基于拟平稳分布的随机服务系统k 阶繁忙期研究

为深入研究随机服务系统的"繁忙期",基于拟平稳分布对其进行探讨。利用生灭过程的拟平稳分布概率特性,得到某个确定初始状态下生灭过程的平均灭绝时间,依据它和随机服务系统平均k阶繁忙期概率分布的相似,得到结果,并以实例进行模拟验证。结果表明:该模型进一步拓展了拟平稳分布的应用空间,能为深入研究随机服务系统的"繁忙期"提供参考。     

基于Infomax的偏亚高斯信号盲源分离算法

针对独立分量分析(ICA)算法在实际应用中会出现混合信号的分离而导致伪解的问题,提出一种有效分离的有偏亚高斯信号信息极大化(information maximization,Infomax)算法。介绍了ICA和Infomax算法的基本原理,采用 Infomax 算法,从语音信号中分离出话音信号,使修改后的模型能较好地逼近非对称分布的源信号,并通过仿真实验进行验证。实验结果证明：该算法具有可逼近非对称的亚高斯源信号,能够获得较好的分离质量和收敛速度。     

布朗运动及其最大值的三项式估计

在描述股票价格等资产的随机行为时,布朗运动(维纳过程Winner Process)是最基本的结构。通过一些典型的期权定价问题的激发,研究了如何运用三项式随机过程来估计用E f Bt,sup s≤t(B)[]s来描述布朗运动(B)t t≥0。